如何对PySpark DataFrame的每一列中的数据进行混洗？

在PySpark中，可以使用shuffle()函数对DataFrame的每一列数据进行混洗。shuffle()函数是DataFrame的一个方法，用于随机打乱数据的顺序。

以下是对PySpark DataFrame每一列数据进行混洗的步骤：

导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import shuffle

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建DataFrame对象：

data = [("Alice", 25, "Female"), ("Bob", 30, "Male"), ("Charlie", 35, "Male")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Gender"])

使用shuffle()函数对DataFrame的每一列数据进行混洗：

shuffled_df = df.select(*[shuffle(col).alias(col) for col in df.columns])

在上述代码中，shuffle(col)函数会对每一列数据进行混洗，alias(col)函数用于保留列名。

查看混洗后的DataFrame：

shuffled_df.show()

这样，就可以对PySpark DataFrame的每一列中的数据进行混洗了。

关于PySpark DataFrame的更多操作和函数，可以参考腾讯云的PySpark文档：PySpark文档

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